報告凝練了人工智能產業的發展概況以及產生知識產權問題的原因，對數據訓練的合理使用、內容著作權保護范圍等問題進行深入剖析，結合典型案例，深度分析各國在知識產權治理方面的不同實踐，提出探索人工智能知識產權平衡的治理理念，完善治理規則、統籌治理主體的有關舉措和建議，力圖為人工智能知識產權的有效治理提供參考樣板。

1. 人工智能產業知識產權環境

人工智能被視為引L未來產業發展的戰略性新興技術，正在推動著一場全新的科技變革和產業創新。從發展階段來看，深度學習技術的快速突破正在驅動人工智能以前所未有的速度逼近通用智能。從商業化落地來看，人工智能行業主流產品形態是生成式人工智能。而知識產權問題是企業對于使用生成式人工智能的首要擔憂，人工智能技術在多方面挑戰現有知識產權法律體系，尤其是著作權法律規則。一是需要著作權法界定輸入端的合理使用范圍和侵權責任承擔；二是需要著作權法明確輸出端人工智能創作物的保護范圍。

2. 人工智能L域知識產權治理相關實踐

各方都在積J尋求解決人工智能L域知識產權問題的路徑。美國政府加速法律問題研究，產業主體主動承擔訓練數據和作品的侵權責任；日本通過明晰人工智能數據訓練中的合理使用標準，平衡企業和原創作者間的關系；歐盟以促進產業發展的數據挖掘原則為抓手，推進著作權治理向精細化方向發展；中國通過立法和司法協同，探索人工智能知識產權佳保護模式。

3. 人工智能知識產權治理展望

各方對于人工智能技術有較大的知識產權風險已經達成共識，知識產權制度需要適應新的現實和新的法律挑戰，形成符合產業和各方行為預期的知識產權治理理念和規范。基于新的人工智能發展階段的知識產權治理理念，需要堅持產業發展優先的原則，秉持共商共建理念，推動輸入端和輸出端關鍵規則構建，探索治理主體創新。

附件：人工智能知識產權法律問題研究報告(2023年)-探索人工智能知識產權平衡的治理理念